【目标检测】yolov3为什么比yolov2好这么多

清疚 2022-05-18 09:09 210阅读 0赞

# [yolo类检测算法解析——yolo v3][yolo_yolo v3] #

每当听到有人问“如何入门计算机视觉”这个问题时，其实我内心是拒绝的，为什么呢？因为我们说的计算机视觉的发展史可谓很长了，它的分支很多，而且理论那是错综复杂交相辉映，就好像数学一样，如何学习数学？这问题似乎有点笼统、有点宽泛。所以我都会具体问问你想入门计算机视觉的哪个话题，只有顺着一个话题理论联合实际，才有可能扩展到几个话题。

yolo类算法，从开始到现在已经有了3代，我们称之为v1、v2、v3，一路走来，让人能感觉到的是算法的性能在不断的改进，以至于现在成为了开源通用目标检测算法的领头羊（ps：虽然本人一直都很欣赏SSD，但是不得不说V3版本已经达到目前的颠覆）。一直以来，有一个问题困扰许久，那就是**如何检测两个距离很近的同类的物体，当然又或者是距离很近的不同类的物体？**绝大部分算法都会对传入的data做resize到一个更小的resolution，它们对于这种情况都会给出一个目标框，因为在它们的特征提取或者回归过程看来，这就是一个物体（可想本来就很近，一放缩之间的近距离越发明显了），而事实上这是两个同（或不同）类型的物体靠的很近，这个难题是目标检测和跟踪领域的一个挑战。就好像对小目标的检测，一直以来也被看做是算法的一种评估。但是啊，v3版本却做到了，它对这种距离很近的物体或者小物体有很好的鲁棒性，虽然不能保证百分百，但是这个难题得到了很大程度的解决，激发我对yolo类算法的研究。这也是为什么写这篇文章的目的，在于见证一下这个算法的神奇。其实，百分百的检测，在我看来事实上是不存在的，随着时间的推移，环境的变化，任何妄言百分百准确的算法都是扯，只能是相互调整吧。**前几天uber撞人事件其实我最关注的应该是哪个环节存在的问题，还需要改进，撞人是不可避免的，无人车的存在不是让事故不发生，而是让社会进步，科技发展，逐步降低事故发生率的同时改善人们的生活质量。**

**yolo的v1和v2都不如SSD算法，原谅这么直白，原因是v1版本的448和v2版本的416都不如SSD的300，当然以上结论都是实验测的，v3版本的416应该比SSD512好，可见其性能。**

对官方yolo做了实验，实验中，采用同一个视频、同一张显卡，在阈值为0.3的前提下，对比了v3和v2的测试效果之后，有了下面两个疑问：

**1.为什么v3和v2版本的测试性能提高很大，但速度却没有降低？**

**2.为什么v3性能上能有这么大的改进？或者说为什么v3在没有提高输入数据分辨率的前提下，对小目标检测变得这么好？**

要回答上述两个问题，必须要看看作者发布的v3论文了，将v3和v2不一样的地方总结一下：

*  **loss不同：**作者v3替换了v2的softmax loss 变成logistic loss，而且每个ground truth只匹配一个先验框。
 *  **anchor bbox prior不同：**v2作者用了5个anchor，一个折衷的选择，所以v3用了9个anchor，提高了IOU。
 *  **detection的策略不同：**v2只有一个detection，v3一下变成了3个，分别是一个下采样的，feature map为13\*13，还有2个上采样的eltwise sum，feature map为26\*26，52\*52，也就是说v3的416版本已经用到了52的feature map，而v2把多尺度考虑到训练的data采样上，最后也只是用到了13的feature map，这应该是对小目标影响最大的地方。
 *  **backbone不同：**这和上一点是有关系的，v2的darknet-19变成了v3的darknet-53，为啥呢？就是需要上采样啊，卷积层的数量自然就多了，另外作者还是用了一连串的3\*3、1\*1卷积，3\*3的卷积增加channel，而1\*1的卷积在于压缩3\*3卷积后的特征表示，这波操作很具有实用性，一增一减，效果棒棒。

为什么有这么大的提高？我指的是v2和v3比，同样是416的feature map，我感觉是v2作者当时也是做了很多尝试和借鉴，实现了匹敌SSD的效果，但是他因为被借鉴的内容所困扰，导致性能的停留，因此v3再借鉴，应该是参考了DSSD和FPN，这应该是之后的潮流了，做了一下结果性能提高很大，可能作者本人都没想到。但是作者目前没有写篇论文，认为没有创造性实质性的改变，写了一个report，科研的精神值得肯定！如果对比v2和v3你会发现反差确实很大，所以上面的问题才不奇怪。

又为什么速度没有下降？电脑上同环境测都是15帧左右。先看一下打印的日志：

v2的日志信息：

![复制代码][Image 1]

Demo
    layer     filters    size              input                output
        0 conv     32  3 x 3 / 1   416 x 416 x   3   ->   416 x 416 x  32  0.299 BFLOPs
        1 max          2 x 2 / 2   416 x 416 x  32   ->   208 x 208 x  32
        2 conv     64  3 x 3 / 1   208 x 208 x  32   ->   208 x 208 x  64  1.595 BFLOPs
        3 max          2 x 2 / 2   208 x 208 x  64   ->   104 x 104 x  64
        4 conv    128  3 x 3 / 1   104 x 104 x  64   ->   104 x 104 x 128  1.595 BFLOPs
        5 conv     64  1 x 1 / 1   104 x 104 x 128   ->   104 x 104 x  64  0.177 BFLOPs
        6 conv    128  3 x 3 / 1   104 x 104 x  64   ->   104 x 104 x 128  1.595 BFLOPs
        7 max          2 x 2 / 2   104 x 104 x 128   ->    52 x  52 x 128
        8 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
        9 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
       10 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
       11 max          2 x 2 / 2    52 x  52 x 256   ->    26 x  26 x 256
       12 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
       13 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
       14 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
       15 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
       16 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
       17 max          2 x 2 / 2    26 x  26 x 512   ->    13 x  13 x 512
       18 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
       19 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
       20 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
       21 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
       22 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
       23 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x1024  3.190 BFLOPs
       24 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x1024  3.190 BFLOPs
       25 route  16
       26 conv     64  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x  64  0.044 BFLOPs
       27 reorg              / 2    26 x  26 x  64   ->    13 x  13 x 256
       28 route  27 24
       29 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x1280   ->    13 x  13 x1024  3.987 BFLOPs
       30 conv    125  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 125  0.043 BFLOPs
       31 detection
    mask_scale: Using default '1.000000'
    Loading weights from yolo-voc.weights...Done!

![复制代码][Image 1]

v3的日志信息：

![复制代码][Image 1]

Demo
    layer     filters    size              input                output
        0 conv     32  3 x 3 / 1   416 x 416 x   3   ->   416 x 416 x  32  0.299 BFLOPs
        1 conv     64  3 x 3 / 2   416 x 416 x  32   ->   208 x 208 x  64  1.595 BFLOPs
        2 conv     32  1 x 1 / 1   208 x 208 x  64   ->   208 x 208 x  32  0.177 BFLOPs
        3 conv     64  3 x 3 / 1   208 x 208 x  32   ->   208 x 208 x  64  1.595 BFLOPs
        4 res    1                 208 x 208 x  64   ->   208 x 208 x  64
        5 conv    128  3 x 3 / 2   208 x 208 x  64   ->   104 x 104 x 128  1.595 BFLOPs
        6 conv     64  1 x 1 / 1   104 x 104 x 128   ->   104 x 104 x  64  0.177 BFLOPs
        7 conv    128  3 x 3 / 1   104 x 104 x  64   ->   104 x 104 x 128  1.595 BFLOPs
        8 res    5                 104 x 104 x 128   ->   104 x 104 x 128
        9 conv     64  1 x 1 / 1   104 x 104 x 128   ->   104 x 104 x  64  0.177 BFLOPs
       10 conv    128  3 x 3 / 1   104 x 104 x  64   ->   104 x 104 x 128  1.595 BFLOPs
       11 res    8                 104 x 104 x 128   ->   104 x 104 x 128
       12 conv    256  3 x 3 / 2   104 x 104 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
       13 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
       14 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
       15 res   12                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
       16 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
       17 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
       18 res   15                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
       19 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
       20 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
       21 res   18                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
       22 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
       23 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
       24 res   21                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
       25 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
       26 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
       27 res   24                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
       28 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
       29 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
       30 res   27                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
       31 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
       32 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
       33 res   30                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
       34 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
       35 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
       36 res   33                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
       37 conv    512  3 x 3 / 2    52 x  52 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
       38 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
       39 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
       40 res   37                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
       41 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
       42 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
       43 res   40                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
       44 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
       45 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
       46 res   43                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
       47 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
       48 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
       49 res   46                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
       50 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
       51 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
       52 res   49                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
       53 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
       54 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
       55 res   52                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
       56 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
       57 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
       58 res   55                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
       59 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
       60 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
       61 res   58                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
       62 conv   1024  3 x 3 / 2    26 x  26 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
       63 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
       64 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
       65 res   62                  13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x1024
       66 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
       67 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
       68 res   65                  13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x1024
       69 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
       70 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
       71 res   68                  13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x1024
       72 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
       73 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
       74 res   71                  13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x1024
       75 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
       76 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
       77 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
       78 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
       79 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
       80 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
       81 conv    255  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 255  0.088 BFLOPs
       82 detection
       83 route  79
       84 conv    256  1 x 1 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x 256  0.044 BFLOPs
       85 upsample            2x    13 x  13 x 256   ->    26 x  26 x 256
       86 route  85 61
       87 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 768   ->    26 x  26 x 256  0.266 BFLOPs
       88 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
       89 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
       90 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
       91 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
       92 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
       93 conv    255  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 255  0.177 BFLOPs
       94 detection
       95 route  91
       96 conv    128  1 x 1 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 128  0.044 BFLOPs
       97 upsample            2x    26 x  26 x 128   ->    52 x  52 x 128
       98 route  97 36
       99 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 384   ->    52 x  52 x 128  0.266 BFLOPs
      100 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
      101 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
      102 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
      103 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
      104 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
      105 conv    255  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 255  0.353 BFLOPs
      106 detection
    Loading weights from yolov3.weights...Done!

![复制代码][Image 1]

**百度百科：FLOPS**（即“每秒浮点运算次数”，“每秒峰值速度”），是“每秒所执行的浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正因为FLOPS字尾的那个S，代表秒，而不是复数，所以不能省略掉。

在这里所谓的“浮点运算”，实际上包括了所有涉及小数的运算。这类运算在某类应用软件中常常出现，而它们也比整数运算更花时间。现今大部分的处理器中，都有一个专门用来处理浮点运算的“浮点运算器”（FPU）。也因此FLOPS所量测的，实际上就是FPU的执行速度。而最常用来测量FLOPS的基准程式（benchmark）之一，就是 [Linpack][]。

**可能的原因**：yolov2是一个纵向自上而下的网络架构，随着channel数目的不断增加，FLOPS是不断增加的，而v3网络架构是横纵交叉的，看着卷积层多，其实很多多channel的卷积层没有继承性，另外，虽然yolov3增加了anchor centroid，但是对ground truth的估计变得更加简单，每个ground truth只匹配一个先验框，而且每个尺度只预测3个框，v2预测5个框。这样的话也降低了复杂度。

所以这发展的历程应该是这样的：

**yolo——SSD——yolov2——FPN、Focal loss、DSSD......——yolov3**

**最后总结，yolo算法的性能一直都没有被v2发挥出来，而真正被v3发挥出来了，v3这次的借鉴效果实在是太好了。**

[yolo_yolo v3]: https://www.cnblogs.com/cvtoEyes/p/8608205.html
[Image 1]: 
[Linpack]: https://baike.baidu.com/item/Linpack